부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.
본 논문은 즈비뉴 립친스키 영상에서 보여지는 알레고리와 실험적 표현기법을 연구하는 것을 목표로 하고 있다. 동시대의 예술에서 다양한 해석으로 부각되는 실험애니메이션의 현대적 특성을 분석하고 독특한 영상구조와 기법으로 실험애니메이션의 영역을 확장하고 있는 작품 탱고를 중심으로 알레고리 해석에 의한 이미지 차용을 연구 목적으로 한다. 따라서 본 연구에서는 알레고리를 통해 즈비뉴 립친스키 영상에서 나타나는 실험적 표현기법을 바탕으로 미니멀리즘의 대표적 표현경향인 '파편화'를 중심으로 즈비뉴 립친스키 영상에 나타나는 알레고리의 표현방식을 고찰하고자 한다.
2D 애니메이션 영상은 평면적으로 제작되어지는 영상작품이기 때문에 그러한 문제를 카메라 움직임과 배경으로 입체적 효과로 실재적 느낌을 재현하기 위해서 카메라 움직임을 사용한 작화기법으로 표현하였다. 미국 초창기 디즈니 애니메이션에서는 모든 멀티적 효과를 그림으로 실재적으로 표현하였지만 일본에서는 60년대 TV시리즈 작품을 제작하면서 리미티드 애니메이션의 새로운 기술적 표현을 위해 애니메이션에서 경제적인 작화표현과 영상의 깊이를 제공하고자 Follow Pan의 표현을 깊이 사용되어지고 이젠 미국에서도 적극 표현되어지고 있다. 본 연구는 카메라 움직임인 Follow Pan을 통해서 표현되어진 일본 장편작품을 예를 들어 실재적 접근에 적용된 사례를 분석하였다.
본 논문에서는 비디오 영상에서 지역적 움직임 특성을 표현할 수 있는 지역적 움직임 활동(motion activity)에 관한 기술자(descriptor)를 제안한다. 제안된 방법은 화면 전체에 대해 지역적으로 높은 움직임 활동 정도를 갖는 영역에 대한 공간적 정보를 기술하고, 카메라 움직임에 무관하게 물체의 움직임 활동 특성을 정확히 표현하기 위해 움직임 벡터의 통계적 특성과 화면 분할을 이용한다 본 논문에서 제안하는 움직임 활동의 공간적 특성을 이용하면 동영상에서 화면의 일부에서 일어나는 움직임을 이용한 검색이 가능하고, 물체 추적, 감시 시스템에서도 활용이 가능하다. 실험으로 제안한 방법을 이용해서 움직임 활동이 높은 영역의 추출과정을 보이고, 이를 이용한 검색 결과를 보인다.
본 연구는 인공생명의 알고리즘을 응용해서 기존 영상작품과 엔터테인먼트(컴퓨터 게임)와는 전혀 다른 형태의 작품을 구현 하는데 그 목적이 있다 기존의 영상작품과 엔터테인먼트는 제한된 상호 작용성(기존 영상작품이나 컴퓨터 게임은 장면의 진행과 시나리오가 정해진 틀에서만 표현된다)을 갖는데, 인공생명 알고리즘을 응용한 작품은 무한한 상호 작용성(interactivity)을 표현할 수 있다. 본 연구는 인공생명 알고리즘 L-system을 응용해 우리 전통미술인 사군자와 인공적으로 진화하는 수족관속의 물고기를 인 실리코(컴퓨터 속의 세계)에서 구현 하였다. 사군자는 여백을 클릭할 때마다 성장과 소멸하면서 무한히 변형된 형태의 모습을 창조하고, 수족관속의 포식자 피기는 눈이 커지는 것, 꼬리가 길어지는 것, 지느러미가 커지는 것으로 진화 한다.
본 연구는 인공생명의 알고리즘을 응용해서 기존 영상작품과 엔터테인먼트(컴퓨터 게임)와는 전혀 다른 형태의 작품을 구현하는데 그 목적이 있다. 기존의 영상작품과 엔터테인먼트는 제한된 상호 작용성(기존 영상작품이나 컴퓨터 게임은 장면의 진행과 시나리오가 정해진 틀에서만 표현된다)을 갖는데, 인공생명 알고리즘을 응용한 작품은 무한한 상호 작용성(interactivity)을 표현할 수 있다. 본 연구는 인공생명 알고리즘 L-system을 응용해 우리 전통미술인 사군자를 인 실리코(컴퓨터 속의 세계)에서 구현 하였다 이 사군자는 여백을 클릭할 때마다 성장과 소멸하면서 무한히 변형된 형태의 모습을 창조한다.
멀티미디어 데이터의 증가에 따라 데이터의 빠르고 정확한 검색의 필요성이 대두되었다. 또한 효과적인 검색을 위해서는 데이터에 대한 적절한 표현 방식이 필요하다 이런 이유로, 2001년에 멀티미디어 컨텐츠를 묘사하기 위한 MPEG-7 표준이 제정되었다. 최근 국내에서는 이미 존재하는 영상정보 메타데이터의 한계를 극복하고 영상정보의 다양한 관점을 표현하기 위해 한국영상자료원의 지원으로 새로운 영상정보메타데이터가 제안되었다. 이 영상정보 메타데이터는 영상정보의 자원에 대한 특성을 좀 더 효과적으로 표현한다. 본 논문에서는 한국영상자료원의 지원으로 개발된 영상정보 메타데이터를 수용하기 위하여, 멀티미디어 컨텐츠의 메타데이터 표현을 MPEG-7으로 확장한 XML스키마 기반의 영상정보 검색시스템을 개발하였다. 이에 따라, 영상정보 메타데이터 기반의 high-level 메타데이터와 MPEG-7 기반의 low-level 메타데이터를 이용한 검색을 통해 기존의 멀티미디어 검색시스템에 비해 국내 영상정보 이미지의 상호교환이 용이 해질 것이며, 영상정보 메타데이터의 재사용성을 높일 수 있고 체계적이고 빠른 검색이 가능할 것이다.
목적 자기공명영상 근거 영상표현형과 생체분자학적 아형, 유전자 발현 프로파일 근거 위험도 등 유방암 유전체 특징의 관계를 분석하고자 하였다. 대상과 방법 The Cancer Genome Atlas와 and the Cancer Imaging Archive에 공개된 자료를 이용하였다. 122개의 유방암의 자기공명영상에서 영상표현형이 추출되었다. 유전자 발현 프로파일에 따라 PAM50아형을 분류하고 위험도를 지정하였다. 영상표현형과 생체분자학적 특징의 관계를 분석하였다. 예측모델을 알아보기 위해 penalized generalized regression analysis를 이용하였다. 결과 PAM50아형은 maximum 2D diameter (p = 0.0189), degree of correlation (p = 0.0386), 그리고 inverse difference moment normalized (p = 0.0337)와 유의하게 관련이 있었다. 위험도 시스템 중에 GGI와 GENE70이 통계적으로 유의하게 8개의 영상표현형 특징을 서로 공유하였다(p = 0.0008~0.0492). Maximum 2D diameter가 두 위험도 시스템에서 가장 유의하게 관련있는 특징이었으나(p = 0.0139, p = 0.0008) 예측모델의 전반적인 연관 정도는 약했고 가장 높은 연관계수는 GENE70이 0.2171이었다. 결론 영상표현형 중에 maximum 2D diameter, degree of correlation, 그리고 inverse difference moment normalized가 PAM50 아형 그리고 GENE70과 같은 유전자 발현 프로파일 근거 위험도와 그 연관도는 약하였으나 유의한 관련을 보였다.
최근 딥러닝은 도로 CCTV 동영상의 교통사고 검출에 널리 사용되지만 일인칭 동영상의 교통사고 검출은 분명히 어렵다. 일인칭 동영상은 역동적이고 시야가 제한되어 있기 때문이다. 본 논문에서는 일인칭 동영상을 분석하여 교통사고를 검출하는 방법을 제시한다. 이 방법은 교통 표현 특성을 분석하는 것 외에도 의미를 이해하고 교통 장면을 인코딩한다. 프레임의 표현 특징은 각 프레임 상의 물체의 특징과 물체의 위치 관계의 공간적 숨겨진 특진을 학습함으로써 얻어진다. 그 후에 프레임 표현 특징과 교통 장면의 특징이 연결되어 GRU 실행기에 공급된다. 여러 GRU 실행기는 분석한 후 사고가 발생했는지 확인된다. 이 방법은 높은 역학과 제한된 시야 문제를 효과적으로 해결한다.
참조 표현이란 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장을 의미한다. 그리고 이러한 자연어 참조 표현을 기초로, 한 영상에서 실제로 대상 물체의 영역을 찾아내는 일을 참조 표현 이해라고 한다. 본 논문은 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델과 학습 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 효과적인 참조 표현 이래를 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체와 보조 물체를 모두 고려할 뿐만 아니라, 두 물체간의 관계정보도 활용한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 모델은 이러한 다양한 맥락 정보들을 참조 표현 의존적인 방식으로 가중 결합함으로써, 참조 표현에 부합하는 대상 물체 영역을 보다 정확히 탐지해낼 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서는 대규모 참조 표현 데이터 집합인 Google RefExp를 이용한 성능 비교 실험들을 통해, 제안하는 모델의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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